当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的样本空间中，但是PCA和LDA的映射目标不一样：PC
深度学习-生成模型-预训练方法：Embedding（Tranform Object To Vector）一、Embedding概述二、Embedding与Ont-Hot编码三、Word Embedding1、传统的自然语言处理系统2、词向量(Word Embedding)空间语言模型(Vector space models, VSMs)3、CBOW模型4、Skip-Gram 模型四、Embedd
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2024-04-22 19:46:22
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线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）——降维
1、 线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的降维方法。和主成分分析PCA不考虑样本类别输出的无监督降维技术不同，LDA是一种监督学习
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2023-12-07 13:41:48
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聚类算法用于降维K-Means聚类最重要的应用之一是非结构数据上的矢量量化。非结构化数据往往占用比较多的储存空间，文件本身也会比较大，运算非常缓慢，我们希望能够在保证数据质量的前提下，尽量地缩小非结构化数据的大小，或者简化非结构化数据的结构。矢量量化就可以帮助我们实现这个目的。 KMeans聚类的矢量量化本质是一种降维运用，但它与我们之前学过的任何一种降维算法的思路都不相同。特征选择的降维是直接选
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2023-10-24 22:48:08
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Linear Discriminant Analysis (也有叫做Fisher Linear Discriminant)是一种有监督的（supervised）线性降维算法。与PCA保持数据信息不同，LDA是为了使得降维后的数据点尽可能地容易被区分！假设原始数据表示为X，（m*n矩阵，m是维度，n是sample的数量）既然是线性的，那么就是希望找到映射向量a，使得 a'X后的数
# 如何在Mac上降低Java版本
在某些情况下，你可能需要在Mac上降低Java版本，比如为了兼容某些老旧软件或项目。下面，我将通过简单明了的步骤教会你如何实现这个目标。
### 整体流程
首先，我们来看看整体的流程：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-10-21 06:13:17
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android apk可以降级安装吗？这是 Android 开发中常见的问题之一。在这篇博文中，我们将深入探讨这个问题，分析遇到的错误现象，并提供解决方案和优化措施。
现象描述
很多开发者在试图降级安装 APK 时遇到了 Installation Failed 的错误提示。例如，某用户报告道：“当我尝试用旧版本重写应用时，系统总是提示安装失败”。这种现象在版本控制中非常常见，特别是在应用的多个版
## Java 锁升级后可以降级吗
在 Java 中，锁是多线程编程中的一个重要概念。它可以用来保护共享资源，确保多个线程之间的同步执行。Java 中的锁机制有许多种，常见的有 synchronized 关键字和 Lock 接口。随着Java版本的升级，锁的性能和功能也得到了不断的优化和改进。其中一个重要的改进是锁的升级和降级机制。
### 锁的升级和降级
锁的升级和降级是指当多个线程竞争同
原创
2023-08-29 14:08:24
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论文看了前三个section, 然后搜资料发现了些不错的。------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------一、预备知识：  
目录例子LDA降维在前几篇的文章中，大管提到了PCA降维，有小伙伴私信说在实际情况中，效果不太好。那大管今天就和大家聊一聊另一种降维的方法线性判别分析 (LDA)。它目前也是机器学习领域中比较经典而且又热门的一种算法。 还记得在PCA中是怎样做的吗？简单来说，是将数据映射到方差比较大的方向上，最后用数学公式推导出矩阵的前TopN的特征向量，这里的方差可以理解为
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2024-02-21 16:20:43
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# 虚拟机中的 Python 降级指南
在软件开发中，版本控制是一个非常重要的环节。尤其是在使用虚拟机（VM）运行 Python 程序时，了解如何降级 Python 版本能帮助开发者兼容老旧的项目、库或框架。本文将探讨在虚拟机中降级 Python 的方法，并提供示例代码。
## 虚拟机简述
虚拟机是一种模拟计算机系统的软件。它允许我们在同一台物理机器上运行多个操作系统或多版本的软件环境。常见
相比于低维聚类，高维度聚类要复杂很多，解决高维度问题的最直接的想法就是降低数据维度，即使不能完全将问题转化为低维度问题也可以在一定程度上减少问题的复杂性。Johnson 降维原理[57,58]从理论上证明了这种方法的可行性。主要的降维，即属性约简方法有：投影法、主成份分析法、奇异值分解法、傅立叶变换、余弦变换、小波变换、Karhunen-loève 变换等。其中最常用的是投影法。聚类算法中常用的维
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2024-05-24 22:56:34
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Python分块矩阵相乘可以降低内存吗？这是一个在处理大型矩阵时经常遇到的问题。通过采用分块技术，可以有效地缓解内存消耗，从而提高计算效率。本文将详细记录这个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案。下面是一步步解决问题的详细记录。
### 环境配置
为了高效地进行分块矩阵相乘的实验，我们需要配置一个合适的环境。这包括安装必要的Python库和配置操作系统环境。
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一、因子分析 因子分析是将具有错综复杂关系的变量（或样本）综合为少数几个因子，以再现原始变量和因子之间的相互关系，探讨多个能够直接测量，并且具有一定相关性的实测指标是如何受少数几个内在的独立因子所支配，并且在条件许可时借此尝试对变量进行分类。 因子分析的基本思想 根据变量间相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间的相关性（共性）较高，并用一个公共因子来代表这个组的变量，而不同组的变量相关
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2024-07-31 17:50:25
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1.简介 在另一篇文章中讲了利用PCA对图片数据进行降维，这次介绍一下另一种降维方法——LDA(Linear Discriminant Analysis)，即线性判别分析。跟PCA不同，LDA是一种supervised的降维方法。即我们对数据降维时需要数据的label。 LDA的原理是要找到一个投影面，使得投影后相
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2024-06-23 06:49:29
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文章目录线性判别分析（LDA）LDA思想总结图解LDA核心思想二类LDA算法原理LDA算法流程总结LDA和PCA区别LDA优缺点主成分分析（PCA）主成分分析（PCA）思想总结图解PCA核心思想PCA算法推理PCA算法流程总结PCA算法主要优缺点降维的必要性及目的KPCA与PCA的区别 线性判别分析（LDA）LDA思想总结 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，
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2024-05-24 21:00:21
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## Python创建虚拟环境可以降级的步骤
在Python开发中，创建虚拟环境是非常重要的一步，它可以帮助我们隔离项目所需的依赖库，确保项目的稳定性和可靠性。有时候，我们可能需要降级虚拟环境中的某个库，以便适应特定的需求。下面我将向你介绍如何实现“Python创建虚拟环境可以降级”的步骤以及每一步需要做什么。
### 步骤概览
首先，我们来整理一下创建虚拟环境并降级的步骤，如下表所示：
原创
2023-10-09 11:35:55
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这三种锁是指锁的状态，并且是专门针对Synchronized关键字。JDK 1.6 为了减少"重量级锁"的性能消耗，引入了“偏向锁”和“轻量级锁”，锁一共拥有4种状态：无锁状态、偏向锁、轻量级锁、重量级锁。锁状态是通过对象头的Mark Word来进行标记的：锁可以升级但不能降级，意味着偏向锁升级成轻量级锁后不能降级成偏向锁，这种锁升级却不能降级的策略，是为了提高获得锁和释放锁的效率重量级锁：依赖于
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2024-07-12 12:27:17
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1.降维原理的概述由于特征数据过于庞大，需要对数据进行降维处理，即通过某种映射方法将原始高维空间中的数据点映射到低维度的空间中（减少特征的个数），比较经典的是LDA线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）和PCA主成分分析。LDA线性判别分析也叫作Fisher 线性判别（FLD）(有监督问题)，最初用于机器学习的分类任务，更多用于降维。降维不仅要压缩数据
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2024-05-09 22:18:18
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1.PCA主成分分析PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术，实现的是高维数据映射到低维的降维。PCA原理这个介绍的不错：线性代数矩阵性质背景：特征值表示的是矩阵在特征值对应的特征向量方向上的伸缩大小；步骤：1）组成数据矩阵def get_date():
m_vec = np.array([0, 0, 0])
cov_vec = np.array([[1, 0, 0], [0,
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2024-05-20 10:44:14
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